本发明涉及入侵检测网络安全领域，特别涉及一种基于自适应遗传算法的混合特征选择入侵检测方法，包括导入网络入侵检测数据集；采用独热编码处理离散特征，采用数值标准化处理连续特征；采用基尼指数对特征子集进行过滤，剔除冗余特征，选择最优特征；采用SVM算法作为封装方法组成混合特征选择算法，并通过自适应遗传算法进行搜索获取最优特征子集；采用最大迭代次数作为算法终止条件，在此基础上当适应度函数值达到指定阈值时，算法将提前终止迭代；本发明结合了过滤选择算法和封装选择算法的优点，利用二者的互补特性，有效删除冗余特征和相关度低的特征，提高了入侵检测的检测效率，降低误报率。